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2013-05-23 12:21
求翻译：In order to solve the uncertainty of the number of clusters, this paper proposes the number of image histogram peaks (or troughs) as the number of clusters in the K-means clustering algorithm. The main basis is that the K-means clustering segmentation algorithm is a clustering process based on image gray values and his是什么意思？ 待解决
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In order to solve the uncertainty of the number of clusters, this paper proposes the number of image histogram peaks (or troughs) as the number of clusters in the K-means clustering algorithm. The main basis is that the K-means clustering segmentation algorithm is a clustering process based on image gray values and his
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
为了解决群的数量的不确定性，本文提出图象直方图峰顶(或低谷的)数量作为群的数量在使算法成群的K手段的。主要依据是使分割算法成群的K手段是根据图象灰色价值的一个使成群的过程，并且反应图象灰级发行改变的直方图峰顶和低谷。因此本文采取直方图峰顶(或低谷的)数量作为群的数量。
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2013-05-23 12:24:58
为了解决群的数量的不确定性，本文提出图象直方图峰顶的数量 (或低谷) 作为群的数量在K意味使成群的算法。 主要依据是K意味使成群的分割算法是根据图象灰色价值的一个使成群的过程，并且反应图象灰级发行改变的直方图峰顶和低谷。 如此本文采取直方图峰顶或低谷的 (数量) 作为群的数量。 If the image histogram has k peaks, then the number of image clusters using the K-means clustering algorithm is k.
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2013-05-23 12:26:38
为解决聚类个数的不确定性，本文提出了图像直方图峰值 （或槽） 的数目作为 K-均值聚类算法的聚类个数。主要依据是 K-均值聚类分割算法是基于图像灰度值和直方图波峰和波谷，对图像灰度分布变化作出反应的聚类过程。所以本文以直方图峰值 （或槽） 的数目为聚类个数。如果图像的直方图有 k 的山峰，那么图像数目集群使用 K-均值聚类算法是 k。
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2013-05-23 12:28:18
要解决一串数量的不确定性，这篇文章提议图像柱状图顶峰数量 ( 或钵 ) 随着在 K 意味着群集算法中的一串数量。主要基础是 K 意味着群集 segmentation 算法是根据图像灰色值和柱状图的一个群集过程达到最高峰和应答图像灰色水平分配的钵改变。这样这篇文章送柱状图顶峰数量 ( 或钵 ) 随着一串数量。如果图像柱状图有 k 顶峰，然后使用 K 意味着群集算法的图像一串数量是 k。
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